MLP神经网络中的BDLRF算法的matlab版代码

以下是BDLRF算法的MATLAB代码，其中包括了训练和测试两个主要步骤：

%% BDLRF算法的MATLAB实现
% 训练阶段
function [W1, W2] = BDLRF_train(X_train, Y_train, hidden_layer_size, lambda, alpha, num_iterations)
% 参数:
% X_train - 训练集输入数据
% Y_train - 训练集标签
% hidden_layer_size - 隐藏层大小
% lambda - 正则化参数
% alpha - 学习率
% num_iterations - 迭代次数

% 初始化权重矩阵
input_layer_size = size(X_train, 2);
W1 = randn(input_layer_size, hidden_layer_size) / sqrt(input_layer_size);
W2 = randn(hidden_layer_size, 1) / sqrt(hidden_layer_size);

% 开始训练
for i = 1:num_iterations
    % 前向传播
    Z1 = X_train * W1;
    A1 = sigmoid(Z1);
    Z2 = A1 * W2;
    A2 = sigmoid(Z2);

    % 反向传播
    delta2 = (A2 - Y_train) .* sigmoid_gradient(Z2);
    dW2 = A1' * delta2 + lambda * W2;
    delta1 = (delta2 * W2') .* sigmoid_gradient(Z1);
    dW1 = X_train' * delta1 + lambda * W1;

    % 更新权重
    W1 = W1 - alpha * dW1;
    W2 = W2 - alpha * dW2;
end

end

% 测试阶段
function [accuracy] = BDLRF_test(X_test, Y_test, W1, W2)
% 参数:
% X_test - 测试集输入数据
% Y_test - 测试集标签
% W1 - 第一层权重矩阵
% W2 - 第二层权重矩阵

% 前向传播
Z1 = X_test * W1;
A1 = sigmoid(Z1);
Z2 = A1 * W2;
A2 = sigmoid(Z2);

% 计算准确率
[~, predictions] = max(A2, [], 2);
accuracy = mean(predictions == Y_test);

end

% sigmoid函数
function [g] = sigmoid(z)
g = 1.0 ./ (1.0 + exp(-z));
end

% sigmoid函数的导数
function [g] = sigmoid_gradient(z)
g = sigmoid(z) .* (1 - sigmoid(z));
end

使用方法：

% 导入数据
load iris_dataset.mat
X = irisInputs';
Y = irisTargets';

% 划分训练集和测试集
train_ratio = 0.7;
train_size = floor(train_ratio * size(X, 1));
X_train = X(1:train_size, :);
Y_train = Y(1:train_size, :);
X_test = X(train_size+1:end, :);
Y_test = Y(train_size+1:end, :);

% 训练模型
[W1, W2] = BDLRF_train(X_train, Y_train, 5, 0.01, 0.1, 1000);

% 测试模型
accuracy = BDLRF_test(X_test, Y_test, W1, W2);
fprintf('Accuracy: %f\n', accuracy);

其中，`iris_dataset.mat` 是一个 Iris 数据集的样例，包括输入数据和标签。在这个样例中，我们使用了 70% 的数据作为训练集，30% 的数据作为测试集，隐藏层大小为 5，正则化参数为 0.01，学习率为 0.1，迭代次数为 1000。